mmdetection中mask rcnn怎么得到分割的混淆矩阵

要在mmdetection的Mask R-CNN模型中得到分割混淆矩阵，可以按照以下步骤进行：

1. 在模型的配置文件中，设置`evaluation`选项为`semantic_segmentation`，并设置`metric`选项为`mIoU`或`mDice`，如下所示：

evaluation = dict(
    interval=1,
    metric='mIoU',
    save_best='mIoU',
    semantic_segmentation=True
)

2. 在训练或测试时，使用`SegmentationEvaluator`进行评估，如下所示：

# 在测试时使用SegmentationEvaluator
from mmdet.apis import single_gpu_test
from mmdet.datasets import build_dataloader
from mmdet.models import build_detector
from mmdet.core import SegmentationEvaluator

cfg = mmcv.Config.fromfile('configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py')
cfg.data.test.test_mode = True

# 构建数据加载器和模型
data_loader = build_dataloader(cfg.data.test)
model = build_detector(cfg.model, train_cfg=None, test_cfg=cfg.test_cfg)

# 测试模型
seg_evaluator = SegmentationEvaluator(
    num_classes=cfg.model.roi_head.bbox_head.num_classes,
    ignore_index=cfg.model.roi_head.bbox_head.background_label,
    metrics=cfg.evaluation.metric,
    dataset=cfg.data.test)

results = single_gpu_test(model, data_loader, show=False, evaluator=seg_evaluator)

3. 训练或测试结束后，可以在mmdetection的日志中找到每个类别的混淆矩阵，并计算出平均交并比（mIoU）或平均Dice系数（mDice）。

需要注意的是，分割混淆矩阵只能在测试时计算，因为它需要使用模型的预测结果和真实标注进行比较。此外，由于Mask R-CNN模型是基于Faster R-CNN模型的，因此在配置文件中也需要指定`bbox_head`的相关参数，例如`num_classes`和`background_label`等。